提出了一种基于时间局部化参数分解的呼吸气流分析方法，实现了对呼吸内部结构的精确建模，重构误差小于0.001。
Victoria Ribeiro Rodrigues, Paul W. Davenport, Nicholas J. Napoli
CRAFT方法通过聚类回归自适应筛选训练数据，在英印翻译中提升BLEU值2.13分。
Parthasarathi Panda, Asheswari Swain, Subhrakanta Panda
SS3D通过YouTube-8M数据集实现了从单目视频中自监督3D估计的端到端训练。
Marwane Hariat, Gianni Franchi, David Filliat 等
BERAG通过贝叶斯集成改进检索增强生成，显著提升知识型视觉问答性能。
Jinghong Chen, Jingbiao Mei, Guangyu Yang 等
WG-SRC通过白盒信号子空间探测实现图数据集的操作特征指纹，提升节点分类准确率。
Yuchen Xiong, Swee Keong Yeap, Zhen Hong Ban
通过统一框架评估八种Shapley变体在高风险环境中的人类效用，揭示现有评估指标与人类感知的脱节。
Inês Oliveira e Silva, Sérgio Jesus, Iker Perez 等
研究通过QPP选择RAG管道中最佳查询变体，提升生成质量。
Negar Arabzadeh, Andrew Drozdov, Michael Bendersky 等
PASR方法在Pix3D和Pascal3D数据集上实现了81.59%和76.43%的Top-1检索准确率。
Jiaxin Shi, Guofeng Zhang, Wufei Ma 等
利用TARA框架实现群居牲畜的非侵入性3D识别，达到100%识别准确率。
Shiva Paudel, TsungCheng Tsai, Dongyi Wang
结构引导扩散模型（SGDM）通过整合结构信息，实现EEG视觉重建，提升图像保真度。
Yongxiang Lian, Yueyang Cang, Pingge Hu 等
CLVAE模型通过变分自编码器实现长远客户收入预测，提升精度。
Jeffrey Näf, Riana Valera Mbelson, Markus Meierer
混合隶属子高斯模型通过允许观测属于多个成分，解决了经典高斯混合模型的局限性。
Huan Qing
GazeVLA通过学习人类意图提升机器人操作性能，显著超越基线方法。
Chengyang Li, Kaiyi Xiong, Yuan Xu 等
使用Dafny进行形式验证的自然语言到代码生成，Gemma 4-31B验证成功率达90.91%。
Md Erfan, Md Kamal Hossain Chowdhury, Ahmed Ryan 等
提出了一种基于LLM的评估框架，提升数学推理评估的准确性，超越符号数学的局限。
Erez Yosef, Oron Anschel, Shunit Haviv Hakimi 等
EV-CLIP通过视觉提示高效适配CLIP，实现视觉挑战下的少样本动作识别。
Hyo Jin Jon, Longbin Jin, Eun Yi Kim
RedVLA通过两阶段流程识别VLA模型的物理安全风险，ASR达95.5%。
Yuhao Zhang, Borong Zhang, Jiaming Fan 等
FlowAnchor通过空间注意力和自适应调制稳定视频编辑信号，实现多目标场景高效编辑。
Ze Chen, Lan Chen, Yuanhang Li 等
WassersteinGrad通过计算熵Wasserstein重心来解释动态物理场预测，提升天气预报的自回归模型解释性。
Younes Essafouri, Laure Raynaud, Luciano Drozda 等
研究表明，深度网络在医学影像中学习到的非鲁棒特征在五个MedMNIST分类任务中表现出色。
Coenraad Mouton, Randle Rabe, Niklas C. Koser 等